Diseño e implementación de controladores PID industriales

Abstract

Este trabajo de tesis trata principalmente sobre el diseño e implementación de controladores PID, los cuales se emplean masivamente en la industria para controlar una gran variedad de procesos que trabajan en un rango de operación pequeño. Es decir, procesos cuyas salidas controladas siguen a una señal de referencia (o “set point”) constante. Para tal punto de operación, la dinámica del proceso se puede considerar lineal. De hecho el algoritmo de control PID es básicamente lineal. Por su aplicación masiva, los controladores PID han recibido y siguen recibiendo especial atención por parte de los investigadores, ingenieros y técnicos de operación de procesos. En este trabajo, el algoritmo de control básico se modifica para lograr un mejor rendimiento del sistema de control a lazo cerrado. El algoritmo PID también puede ser parte de una matriz de compensación empleada para controlar un proceso multivariable, tal como se muestra en la ecuación (6.13) de la sección 6.2. Dicho compensador, el cual posee la forma de un controlador MIMO PID, también se implementa en este trabajo de tesis. MIMO es la abreviatura de “Múltiple-Input Múltiple-Output”(múltiples entradas y múltiples salidas). Los controladores PID mencionados pierden eficiencia y/o capacidad de control cuando se aplican a procesos tremendamente no lineales. Afortunadamente, procesos de este tipo son los menos, mientras que aquellos apropiados para ser controlados con controladores PID son más del 90% del total [3]. Sin embargo, para propósitos de comparación, esta tesis también implementa un algoritmo de control adaptativo, el cual agrega al sistema de control realimentado la capacidad de adaptarse automáticamente y en línea a situaciones cambiantes en el entorno del sistema de control. Este trabajo de tesis también presenta la introducción de inteligencia artificial en el sistema de control. Específicamente se implementa un sistema de control de posición difuso. Para validar y compararlos experimentalmente los algoritmos de control descritos arriba, operando en tiempo real, en este trabajo se implementan y discuten las aplicaciones siguientes: Control PID de un brazo robótico de 1GDL (1 Grado de Libertad). Control PID multilazo del sistema tanque de agua. Control MIMO PID del sistema tanque de agua. Control no lineal adaptativo de un brazo robótico de 1GDL. Control difuso de un brazo robótico de 1GDL. En todos los casos presentados, la o las salidas controladas cumplen las especificaciones de diseños establecidas previamente.

This thesis work deals basically with the design and implementation of PID controllers, which are used extensively in the industry to control a great amount of processes working in small operation ranges. That is, processes whose controlled outputs track to a constant set point. For such ranges, the process dynamics can be assumed to be linear. In fact, the PID algorithm is linear. Because of its extensive use, PID controllers have been received special consideration from researchers, engineers and process operators. In this work, the Basic PID control algorithm is modified in order to achieve a better performance of the corresponding feedback control system. The PID algorithm can also be part of a compensator matrix used to control a MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) process (see equation (6.13), section 6.2). Such a compensator, which possesses the form of a MIMO PID controller, is also implemented. The PID controllers mentioned above, can lose performance and control capability when they are applied to nonlinear processes. Fortunately, processes of this kina are not numerous compared with processes presenting a linear behavior. In fact, about 90% of the controllers operating in plants are PID. However, for comparison purposes, this work also implement an adaptive control algorithm which possesses the on-line adaptation capability of its parameters in the presence of disturbing signals, industrial noise or changing situations of the control system. This thesis also presents the introduction of artificial intelligence in the control system. Specifically, a position fuzzy control system is also implemented. In order to validate through experimentation the control algorithms described above, the following applications are implemented and discussed: PID control of a robotic arm of 1DOF (1 Degree of Freedom). PID multiloop control of a tank water system. PID MIMO control of a tank water system. Non linear adaptive control of a robotic arm of 1DOF. Fuzzy control of a robotic arm of 1DOF. In all the developed applications, the controlled outputs meet the design specifications previously established.